🧠⚡️ کوانتایزیشن در شبکه‌های عصبی: انقلابی در هوش مصنوعی! ⚡️🧠

🔥 آیا می‌دانستید که می‌توان حجم مدل‌های هوش مصنوعی را تا 75% کاهش داد بدون از دست دادن دقت قابل توجه؟

🎯 کوانتایزیشن چیست؟
به جای استفاده از اعداد 32 بیتی (FP32)، از اعداد کم‌دقت‌تر مثل 8 بیت (INT8) یا حتی 4 بیت استفاده می‌کنیم!

📊 مزایای شگفت‌انگیز:
• 🚀 سرعت اجرا: 2-4 برابر سریع‌تر
• 💾 حافظه: کاهش چشمگیر مصرف RAM
• 🔋 انرژی: مصرف کمتر برای دستگاه‌های موبایل
• 💰 هزینه: کاهش هزینه‌های محاسباتی

⚙️ انواع کوانتایزیشن:
🔸 Post-training Quantization (PTQ)
🔸 Quantization-aware Training (QAT)
🔸 Dynamic Quantization

🎪 کاربردهای عملی:
📱 اجرای مدل‌های بزرگ روی گوشی
🏭 استقرار مدل‌ها در محیط‌های صنعتی
☁️ کاهش هزینه‌های cloud computing


🔬 چالش‌ها:
⚠️ کاهش جزئی دقت
⚠️ نیاز به تنظیم دقیق hyperparameterها

🌟 با کوانتایزیشن، آینده هوش مصنوعی کارآمدتر و در دسترس‌تر می‌شود!

#MachineLearning #DeepLearning #AI #Quantization #TechPersian #هوش_مصنوعی
@rss_ai_ir 🤖

🤖 ایجنت جدید گوگل با نام MLE-STAR، دنیای مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین را متحول کرده است
@rss_ai_ir

⛓️ بدون نیاز به حتی یک خط کدنویسی دستی، این سیستم می‌تواند به‌صورت خودکار مدل بسازد، آموزش دهد، تست کند و بهینه‌سازی انجام دهد. عملکرد آن در رقابت‌های واقعی پلتفرم Kaggle بی‌سابقه بوده است.

📈 ترکیب MLE-STAR با Gemini-2.5-Pro توانسته در ۶۳٪ رقابت‌ها مدال بگیرد و در بیش از ۸۰٪ موارد، عملکردی بالاتر از میانه رقبا داشته باشد. این نتایج نسبت به روش‌هایی مانند GPT-4o یا نسخه‌های دیگر به‌مراتب بهتر بوده‌اند.

🔍 مدل‌های جدید مانند EfficientNet یا ViT به‌صورت خودکار از طریق جست‌وجوی وب انتخاب می‌شوند؛ دیگر خبری از استفاده از مدل‌های قدیمی و ایستا نیست.

🛡 سه ماژول ایمنی درون‌ساخت برای جلوگیری از اشتباهات رایج مانند نشت داده، خطاهای کدنویسی یا توهمات مدل تعبیه شده‌اند تا نتیجه‌ای پایدار، دقیق و ایمن حاصل شود.

🧠 تمرکز این ایجنت به‌جای آزمون‌و‌خطای کور، روی انتخاب‌های هوشمند، ترکیب مدل‌ها و اصلاح دقیق کدهاست. این یعنی هوش مصنوعی در حال نوشتن هوش مصنوعی است.

🛠 دسترسی کامل به کد این سیستم از طریق ابزار ADK برای توسعه‌دهندگان فراهم شده و به‌صورت متن‌باز قابل استفاده است.

#هوش_مصنوعی #گوگل #MLESTAR #AutoML #AIagents #یادگیری_ماشین #خودکارسازی #AI4Industry #Kaggle #MachineLearning #OpenSource #مهندسی_هوش_مصنوعی #گوگل_جمینی
@rss_ai_ir

✊ با GAN Lab، دیگه یادگیری GANها کار یکی دو دقیقه‌ست!


👨🏻‍💻 شبکه‌های مولد تخاصمی یا همون GANها، جزو پیچیده‌ترین و در عین حال جذاب‌ترین مدل‌های یادگیری عمیق به حساب میان. با این حال، درک دقیق نحوه‌ی عملکردشون حتی برای خیلی از حرفه‌ای‌ها هم ساده نیست، چه برسه به کسی که تازه می‌خواد یاد بگیره!

✏️ ابزار GAN Lab یک محیط تعاملی و بصریه که می‌تونی باهاش به‌صورت زنده و داخل مرورگر با GANها کار کنی:
مدل بسازی، آموزش بدی و مرحله‌به‌مرحله خروجی‌ها و پیشرفت رو ببینی. تجربه‌ای شبیه TensorFlow Playground، ولی مخصوص GANها!

⬅️ این ابزار با TensorFlow.js ساخته شده و تمام پردازش‌ها مستقیماً روی GPU مرورگر انجام می‌شن. یعنی:

✅ نیازی به نصب هیچ نرم‌افزار یا تنظیمات پیچیده نداری
☑️ فقط یک مرورگر کافیه تا وارد دنیای شگفت‌انگیز GAN بشی!

📌 دسترسی به ابزار: ┌ 🏷 GAN Lab
├ 🌎 Website
└ 🐱 GitHub-Repos

🌐 #یادگیری_عمیق #GAN #شبکه_مولد #DeepLearning #MachineLearning #TensorFlow
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید:
@rss_ai_ir

🚀 تکنیک بوستینگ (Boosting) در یادگیری ماشین

بوستینگ یکی از قدرتمندترین تکنیک‌ها در یادگیری تجمعی (Ensemble Learning) است که هدف آن ترکیب چندین مدل ضعیف (Weak Learners) برای ساخت یک مدل قوی با خطای کم است.

🔹 ایده اصلی
در بوستینگ، مدل‌ها به‌صورت پیاپی (Sequential) آموزش داده می‌شوند. هر مدل جدید تلاش می‌کند خطاهای مدل‌های قبلی را اصلاح کند. به این ترتیب، وزن بیشتری به نمونه‌هایی داده می‌شود که در مراحل قبلی به‌درستی پیش‌بینی نشده‌اند.

🔹 مراحل کلی

1. شروع با یک مدل ضعیف (مثلاً درخت تصمیم کوچک)
2. محاسبه خطاها و افزایش وزن داده‌های سخت
3. آموزش مدل بعدی با تمرکز بر داده‌های دارای خطای بالا
4. ترکیب خروجی مدل‌ها (مثلاً با میانگین وزنی یا جمع‌بندی)



🔹 انواع معروف بوستینگ

AdaBoost → اولین نسخه مشهور بوستینگ، تغییر وزن نمونه‌ها پس از هر مرحله

Gradient Boosting → استفاده از گرادیان برای کاهش خطا به‌صورت مرحله‌ای

XGBoost → نسخه بهینه‌سازی‌شده با سرعت و دقت بالا

LightGBM → سریع و مناسب داده‌های حجیم

CatBoost → بهینه برای داده‌های دسته‌ای (Categorical)


🔹 مزایا

♻️دقت بالا در مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون
♻️توانایی مدیریت داده‌های پیچیده
♻️کاهش Bias و بهبود Generalization


🔹 معایب

♻️حساس به نویز و داده‌های پرت
♻️هزینه محاسباتی بالا در مجموعه داده‌های بزرگ


📌 بوستینگ در بسیاری از مسابقات داده‌کاوی (Kaggle) و پروژه‌های صنعتی، انتخاب اول برای رسیدن به بالاترین دقت است.

#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #Boosting #DataScience #MachineLearning #EnsembleLearning #AI #XGBoost #LightGBM #CatBoost #GradientBoosting

@rss_ai_ir 🤖

📌 یادگیری تقویتی در صنعت — چه زمانی مناسب است؟
@rss_ai_ir 🤖🏭

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) زمانی در پروژه‌های صنعتی کاربرد دارد که:


---

🔹 محیط پویا و غیرقطعی است
وقتی فرآیند یا سیستم دائم در حال تغییر است و مدل باید به مرور زمان بهترین تصمیم را یاد بگیرد، RL انتخاب مناسبی است.
#DynamicSystems

🔹 هدف رسیدن به حداکثر بهره‌وری در بلندمدت است
اگر سود یا کیفیت وابسته به سلسله‌ تصمیم‌ها باشد و نه یک خروجی لحظه‌ای، RL می‌تواند راه‌حل بهینه ارائه دهد.
#LongTermOptimization

🔹 امکان شبیه‌سازی یا تعامل مکرر با سیستم وجود دارد
RL برای یادگیری نیاز به آزمون‌وخطای فراوان دارد؛ داشتن یک شبیه‌ساز صنعتی یا امکان تست ایمن روی سیستم، ضروری است.
#IndustrialSimulation

🔹 قوانین تصمیم‌گیری سخت و دقیق نیستند
وقتی نمی‌توان با قوانین از پیش‌تعریف‌شده تمام سناریوها را پوشش داد، RL می‌تواند با تجربه‌آموزی، سیاست تصمیم‌گیری را کشف کند.
#AdaptiveControl

🔹 مسئله چندمرحله‌ای یا کنترل فرآیند است
از کنترل ربات‌ها و خطوط تولید گرفته تا زمان‌بندی تعمیرات و مدیریت مصرف انرژی، RL در مسائل Sequential Decision Making می‌درخشد.
#ProcessControl


---

📍 مثال‌ها در صنعت:

♻️بهینه‌سازی مصرف انرژی در کارخانه
♻️کنترل بازوی رباتیک در مونتاژ
♻️زمان‌بندی تولید و تعمیرات پیشگیرانه
♻️تنظیمات خودکار پارامترهای فرآیند ذوب یا ریخته‌گری


#ReinforcementLearning #هوش_مصنوعی #AI_industrial #RL_industry #machinelearning

📌 یادگیری عمیق و نقش Batch Normalization

در مسیر طراحی شبکه‌های عصبی عمیق، یکی از چالش‌های کلیدی، پراکندگی داخلی داده‌ها (Internal Covariate Shift) است. این پدیده زمانی رخ می‌دهد که توزیع ورودی هر لایه در طول آموزش تغییر کند و باعث ناپایداری و کندی یادگیری شود.

🔑 تکنیک Batch Normalization (BN) یکی از تکنیک‌های حیاتی برای رفع این مشکل است. در این روش، ورودی هر لایه در طول آموزش نرمال‌سازی می‌شود و سپس با پارامترهای قابل یادگیری (گاما و بتا) مقیاس‌دهی و انتقال داده می‌شود.

⚡️ مزایای کلیدی BN:

1. 🚀 شتاب در آموزش → امکان یادگیری سریع‌تر با نرخ یادگیری بالاتر.
2. 🔒 پایداری بیشتر → جلوگیری از نوسان شدید در گرادیان‌ها.
3. 🎯 بهبود دقت → کمک به مدل برای رسیدن به مینیمم بهینه‌تر.
4. 🛡 اثر منظم‌سازی (Regularization) → کاهش نیاز به Dropout در بسیاری از موارد.

💡 امروزه، BN به عنوان یک استاندارد طلایی در شبکه‌های کانولوشنی (CNNs) شناخته می‌شود و تقریباً در همه مدل‌های مدرن (مانند ResNet و EfficientNet) استفاده می‌شود.

🔍 با این حال، در مدل‌های سبک یا کاربردهای بلادرنگ، جایگزین‌هایی مثل Layer Normalization، Group Normalization و Instance Normalization نیز اهمیت ویژه‌ای پیدا کرده‌اند.

---

✨ نتیجه‌گیری:
اگر به دنبال ساخت یک شبکه عمیق پایدار و سریع هستید، Batch Normalization یکی از اولین ابزارهایی است که باید در جعبه‌ابزار خود داشته باشید.

---

🔖 #DeepLearning #BatchNormalization #AI #MachineLearning
✍️ @rss_ai_ir

📌 دامنه‌برداری (Domain Adaptation) در یادگیری ماشین

یکی از چالش‌های اصلی در هوش مصنوعی اینه که مدلی که روی یک دامنه (Domain) آموزش دیده، معمولاً روی دامنه‌های دیگه عملکرد خوبی نداره. به این مشکل می‌گن Domain Shift.

✦ مثلا:
🔹 مدلی که برای تشخیص عیب روی کاتدهای مس در یک کارخانه آموزش دیده، وقتی روی تصاویر کارخانه دیگه استفاده میشه (با نور، زاویه دوربین یا کیفیت متفاوت)، دچار افت دقت میشه.

اینجا Domain Adaptation وارد میشه 👇

🎯 تعریف:

فرآیندی که در اون یک مدل آموزش‌دیده روی دامنه مبدأ (Source Domain)، برای عملکرد بهتر روی دامنه مقصد (Target Domain) تطبیق داده میشه، بدون نیاز به برچسب‌گذاری گسترده روی داده‌های مقصد.

🔑 رویکردهای اصلی:

1. Feature Alignment

تطبیق توزیع ویژگی‌های مبدأ و مقصد با تکنیک‌هایی مثل MMD (Maximum Mean Discrepancy) یا CORAL.



2. Adversarial Learning

استفاده از شبکه‌های خصمانه (GAN) برای یادگیری نمایش مشترک بین دو دامنه.



3. Self-Training / Pseudo-Labeling

مدل روی داده مقصد پیش‌بینی می‌کنه و برچسب‌های احتمالی به‌صورت شبه‌برچسب برای یادگیری دوباره استفاده میشه.



4. Domain-Invariant Features

یادگیری ویژگی‌هایی که به دامنه وابسته نیستن و در هر دو محیط پایدار عمل می‌کنن.




🏭 کاربردهای صنعتی:

♻️پردازش تصویر: تشخیص عیب در خطوط تولید مختلف.
♻️پزشکی: مدلی که روی داده‌های MRI یک دستگاه آموزش دیده، روی دستگاه دیگه هم کار کنه.
♻️خودروهای خودران: انتقال یادگیری از شبیه‌ساز به دنیای واقعی.


✅ خلاصه:
عبارت Domain Adaptation یعنی مدل رو طوری آموزش بدیم که انعطاف‌پذیر بشه و در محیط‌های جدید هم جواب بده، بدون اینکه لازم باشه از صفر دوباره داده‌گذاری کنیم.

@rss_ai_ir

#DomainAdaptation #MachineLearning #TransferLearning #هوش_مصنوعی

🔮✨ گوی بلورین هوش مصنوعی در کارخانه‌ها: خداحافظی با خرابی‌های ناگهانی!

در صنعت، یکی از بزرگترین کابوس‌ها، توقف خط تولید به خاطر خرابی یک دستگاه است. هر دقیقه توقف، یعنی میلیون‌ها تومان ضرر. به طور سنتی، دو رویکرد برای تعمیرات وجود داشت:

1. تعمیر پس از خرابی (Reactive): 👨‍🚒🔥 دستگاه خراب می‌شود، تولید متوقف می‌شود، تیم تعمیرات سراسیمه وارد عمل می‌شود. (پرهزینه و فاجعه‌بار!)
2. تعمیرات پیشگیرانه (Preventive): 📅🔧 تعویض قطعات بر اساس یک برنامه زمانی ثابت (مثلاً هر ۶ ماه). (بهتر است، اما اغلب قطعات سالم را دور می‌ریزیم و جلوی خرابی‌های غیرمنتظره را هم نمی‌گیرد.)

اما هوش مصنوعی یک راه حل سوم و هوشمندانه‌تر را به ارمغان آورده است: نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه (Predictive Maintenance).

⛔️ این جادو چطور کار می‌کند؟ 🧠⚙️

ایده اصلی: به جای حدس زدن، پیش‌بینی دقیق کنیم که یک دستگاه *دقیقاً کِی* و *چرا* در شرف خرابی است.

این فرآیند در چند مرحله انجام می‌شود:

۱. جمع‌آوری داده‌ها (Data Collection): 📶
سنسورهای اینترنت اشیا (IoT) روی تجهیزات حیاتی نصب می‌شوند. این سنسورها به طور مداوم داده‌هایی مثل:
* دما 🌡
* لرزش (Vibration)
* صدا 🔊
* فشار
* مصرف برق
* و...
را جمع‌آوری می‌کنند.

۲. یادگیری الگوها (Pattern Recognition): 🤖
الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) با تحلیل این حجم عظیم از داده‌ها، "امضای عملکرد نرمال" هر دستگاه را یاد می‌گیرند. آن‌ها همچنین الگوهای بسیار ظریفی را که معمولاً قبل از وقوع خرابی رخ می‌دهند، شناسایی می‌کنند. (مثلاً یک تغییر جزئی در الگوی لرزش یا افزایش نامحسوس دما).

۳. پیش‌بینی و هشدار (Prediction & Alert): 🚨
مدل هوش مصنوعی به محض اینکه تشخیص دهد داده‌های لحظه‌ای دستگاه از الگوی نرمال خارج شده و به سمت یک الگوی خرابی در حال حرکت است، یک هشدار به تیم فنی ارسال می‌کند. این هشدار فقط نمی‌گوید "دستگاه در خطر است"، بلکه اغلب می‌تواند نوع خرابی احتمالی و زمان باقی‌مانده تا وقوع آن را نیز تخمین بزند.

مثال واقعی: ✈️
موتورهای جت هواپیما هزاران سنسور دارند. هوش مصنوعی داده‌های این سنسورها را تحلیل کرده و قبل از اینکه یک نقص کوچک به یک مشکل فاجعه‌بار در حین پرواز تبدیل شود، به مهندسان روی زمین هشدار می‌دهد تا تعمیرات لازم را برنامه‌ریزی کنند.

مزایای کلیدی:
✅ کاهش چشمگیر توقف تولید (حتی تا ۵۰٪)
✅ کاهش هزینه‌های تعمیرات (تعویض قطعه در زمان مناسب)
✅ افزایش ایمنی برای کارکنان و محیط زیست
✅ افزایش عمر مفید تجهیزات

نتیجه‌گیری:
نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه فقط یک ابزار نیست؛ بلکه یک تغییر پارادایم از یک رویکرد واکنشی و پرهزینه به یک فرهنگ داده‌محور، هوشمند و پیش‌فعال در قلب صنعت است.

#هوش_مصنوعی #صنعت_هوشمند #نگهداری_و_تعمیرات_پیشبینانه #اینترنت_اشیا #یادگیری_ماشین #صنعت_چهارم #تحول_دیجیتال
#AIinIndustry #PredictiveMaintenance #PdM #Industry40 #IoT #MachineLearning

📌 عنوان:
چرا دراپ‌اوت فقط یک «خاموش‌کننده تصادفی» نیست؟ 🤔🔍

---

بیشتر متخصصان هوش مصنوعی، دراپ‌اوت را صرفاً روشی برای خاموش کردن تصادفی نرون‌ها می‌دانند، اما پشت این تکنیک ایده‌ای عمیق‌تر وجود دارد که آن را به یکی از مهم‌ترین روش‌های منظم‌سازی (Regularization) تبدیل کرده است.

💡 ایده اصلی
در مراحل آموزش، هر بار درصدی از نرون‌ها (مثلاً ۲۰ تا ۵۰٪) به طور تصادفی غیرفعال می‌شوند. این کار جلوی وابستگی بیش‌ازحد شبکه به مسیرهای خاص پردازش اطلاعات را می‌گیرد.

🌀 اثر پنهان
دراپ‌اوت در عمل شبیه ترکیب‌گیری مدل‌ها (Ensemble) عمل می‌کند. با هر بار غیرفعال شدن بخشی از نرون‌ها، یک زیرمدل جدید ساخته می‌شود و در نهایت، خروجی مدل مانند میانگین‌گیری از هزاران زیرمدل مستقل خواهد بود.

🚀 چرا اهمیت دارد؟
- کاهش شدید بیش‌برازش (Overfitting) بدون نیاز به داده اضافه
- ایجاد تعداد زیادی مدل کوچک در دل یک مدل اصلی بدون هزینه‌ی جداگانه
- سازگاری فوق‌العاده با معماری‌های پیشرفته مثل ترنسفورمرها

⚙️ نکته تخصصی
در هنگام تست، دراپ‌اوت غیرفعال است اما وزن‌ها با توجه به احتمال غیرفعال‌سازی، مقیاس‌بندی (Re-scaling) می‌شوند تا خروجی سازگار باقی بماند.

---

🔖 #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #LLM #شبکه_عصبی #دراپ_اوت #DeepLearning #AI #MachineLearning
@rss_ai_ir

📌 آموزش رایگان Azure Machine Learning

اگر دنبال یادگیری عملی Azure ML هستید، این پلی‌لیست یوتیوب شامل آموزش‌های گام‌به‌گام است:

🔹 مروری بر Azure Machine Learning
🔹 آموزش AutoML
🔹 طراحی و آموزش مدل‌ها با Azure ML Designer
🔹 استقرار مدل‌ها
🔹 کدنویسی مستقیم (Code-First) با Azure ML
🔹 یکپارچه‌سازی با MLflow
🔹همچنین MLOps و مدیریت عملیات یادگیری ماشین

🎥 لینک پلی‌لیست کامل:
YouTube - Azure Machine Learning Playlist

#Azure #MachineLearning #MLOps #AI #Python

@rss_ai_ir

🚀 اولین شبکه اجتماعی برای اکسپریمنت با هوش مصنوعی راه افتاد!

🔹 چیزی که در ابتدا فقط تبادل ساده پرامپت‌ها بود، حالا در عرض چند ماه تبدیل شده به یک جامعه فعال و پرانرژی.
🔹 اینجا می‌تونی راحت پرامپت، گاید و حتی دوره‌های آموزشی رو پیدا کنی.
🔹 جستجوی سریع، فیلتر بر اساس موضوع، مدل و تسک — و بهترین‌ها هم با رأی کاربران خودشون میان بالا.

😋 چرا از صفر شروع کنی وقتی احتمالاً یکی قبلاً پرامپت درست رو پیدا کرده؟

📌 این دقیقاً همون جاییه که باید باشی 👇
🌐 altsociety.ai

@rss_ai_ir

#AI #PromptEngineering #Community #AItools #MachineLearning

🚀 مدل Grok 2.5 حالا روی سیستم‌ شخصی هم قابل اجراست!

🔹 تیم Unsloth نسخه‌ای بهینه‌شده از مدل را منتشر کرده که اجرای محلی را ممکن می‌کند:

✅ 270 میلیارد پارامتر روی یک مک معمولی با 128GB RAM (حدود ۵ توکن در ثانیه)
✅ حجم مدل از 539GB به 118GB کاهش یافته (۸۰٪ کمتر)
✅ لایه‌های کلیدی در فرمت 8-bit و سایر بخش‌ها با فشرده‌سازی 3-bit GGUF ذخیره شده‌اند.

📘 راهنما: docs.unsloth.ai/basics/grok-2
📥 مدل GGUF: huggingface.co/unsloth/grok-2-GGUF

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #xAI #Grok2 #مدل_زبانی #OpenSource #MachineLearning #DeepLearning

🎯 ۷ گام تا تسلط بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

تسلط بر LLMها یک مسیر تدریجی است، نه یک مقصد. این اینفوگرافیک نقشه‌ی راه را نشان می‌دهد؛ از مبانی اولیه تا ساخت اپلیکیشن‌های واقعی:

1️⃣ درک مبانی LLM
🔹 پردازش زبان طبیعی (NLP)
🔹 یادگیری عمیق (Deep Learning)
🔹 ترنسفورمرها (Transformers)

2️⃣ بررسی معماری‌های LLM
🔹معماری BERT
🔹 معماری GPT
🔹معماری XLNet

3️⃣ پیش‌تمرین مدل‌ها
🔹 پیش‌بینی جمله‌ی بعدی
🔹 پیش‌تمرین متضاد زبان–تصویر (Contrastive Pre-training)

4️⃣ فاین‌تیونینگ LLMها
🔹 توابع زیان اختصاصی (Task-specific Loss)
🔹 افزایش داده (Data Augmentation)
🔹 توقف زودهنگام (Early Stopping)

5️⃣ تنظیم و پس‌آموزش
🔹 کاهش سوگیری (Bias Mitigation)
🔹 ارزیابی عدالت (Fairness Evaluation)
🔹 قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)

6️⃣ ارزیابی مدل
🔹 دقت (Accuracy)
🔹 روانی متن (Fluency)
🔹 مرتبط بودن پاسخ‌ها (Relevancy)

7️⃣ ساخت اپلیکیشن‌های LLM
🔹 چت‌بات‌ها
🔹 تولید محتوا
🔹 ترجمه‌ی زبان


---

🌟 اگر این مسیر را دنبال کنید، می‌توانید از درک مبانی تا پیاده‌سازی اپلیکیشن‌های پیشرفته مبتنی بر LLM حرکت کنید.

#هوش_مصنوعی #LLM #یادگیری_ماشین #مدل_زبان #دیپ_لرنینگ #NLP #AI #MachineLearning #DeepLearning #Chatbot #GenerativeAI

@rss_ai_ir

🚀 Ring-mini-2.0
؛ مدل کوچک اما فوق‌العاده قدرتمند!

💡 این مدل با 16B-A1B پارامتر و بهره‌گیری از استراتژی‌های Stable RLVR + RLHF آموزش دیده و کیفیتی پایدار و متعادل در طیف وسیعی از وظایف ارائه می‌دهد.
🧠 در منطق و استدلال، از مدل‌های Dense با همین اندازه عملکرد بهتری دارد.
⚡ سرعت پردازش: بیش از ۳۰۰ توکن در ثانیه (۷ برابر سریع‌تر از مدل‌های Dense مشابه).

🔥 نمونه‌ای دیگر از اینکه چگونه مدل‌های کوچک‌تر «Thinking Models» روزبه‌روز باهوش‌تر و سریع‌تر می‌شوند!

🔗 مشاهده در HuggingFace
@rss_ai_ir

#AI #LLM #RingMini #DeepLearning #OpenSource #MachineLearning #ThinkingModels

در این ویدیو، مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین به‌صورت بصری نمایش داده می‌شوند. 📊
از جمله:
🔹 نحوه تغییر وزن‌ها در طول آموزش

🔹 روند بهبود Accuracy در هر Epoch
این نوع ویژوال‌سازی‌ها باعث می‌شوند درک مفاهیم پیچیده‌ی یادگیری ماشین ساده‌تر و عمیق‌تر شود.
@rss_ai_ir

#MachineLearning #DeepLearning #DataScience #AI #Visualization

🤖 تشخیص چهره با هوش مصنوعی

الگوریتم‌های Face Recognition با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) می‌توانند ویژگی‌های منحصر به فرد چهره را استخراج و با یکدیگر مقایسه کنند.

📌 همانطور که در این ویدیو می‌بینید:

✅تصاویر مختلف از یک فرد (مثلاً در شرایط نوری یا حالات متفاوت) وارد شبکه می‌شوند.

✅مدل CNN Encoder ویژگی‌های کلیدی چهره را به بردار عددی تبدیل می‌کند.

✅در نهایت، این بردارها با هم مقایسه شده و مشخص می‌شود که هر دو تصویر متعلق به یک فرد هستند یا خیر.


این تکنیک امروز در کاربردهایی مثل امنیت، کنترل دسترسی، گوشی‌های هوشمند و حتی شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌شود.

👁‍🗨 آینده سیستم‌های بینایی ماشین بدون شک با چنین الگوریتم‌هایی گره خورده است.

@rss_ai_ir

#AI #FaceRecognition #DeepLearning #ComputerVision #MachineLearning

🔗 نقشه راه یادگیری ماشین (Machine Learning Roadmap)

اگر تازه شروع کرده‌اید یا می‌خواهید مهارت‌های خود را ارتقا دهید، این نقشه راه هر مرحله را برایتان شفاف می‌کند:

1️⃣ پایه محکم در ریاضی و آمار بسازید.
2️⃣ با الگوریتم‌های یادگیری ماشین مثل رگرسیون خطی، SVM و خوشه‌بندی آشنا شوید.
3️⃣ مسیر تخصصی خود را انتخاب کنید: یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت یا سیستم‌های توصیه‌گر.
4️⃣ کتابخانه‌های پرکاربرد مثل PyTorch، TensorFlow و Scikit-learn را یاد بگیرید.
5️⃣ تجربه عملی کسب کنید: پروژه‌های واقعی، کارآموزی یا پروژه‌های جانبی.

این مسیر از پایه تا پیشرفته شما را آماده ورود به دنیای حرفه‌ای یادگیری ماشین می‌کند. 🚀

@rss_ai_ir
#یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #MachineLearning